机器人视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分,而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟-数字转换器和帧存储器等组成。根据功能不同,机器人视觉可分为视觉检验和视觉引导两种,广泛应用于电子、汽车、机械等工业部门和医学、军事领域
机器人视觉是什么
机器人视觉可以通过视觉传感器获取环境的二维图像,并通过视觉处理器进行分析和解释,进而转换为符号,让机器人能够辨识物体,并确定其位置。机器人视觉广义上称为机器视觉,其基本原理与计算机视觉类似。
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计算机视觉研究视觉感知的通用理论,研究视觉过程的分层信息表示和视觉处理各功能模块的计算方法。而机器视觉侧重于研究以应用为背景的专用视觉系统,只提供对执行某一特定任务相关的景物描述
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机器人视觉技术在多个领域有广泛应用,包括
1
工业检测:在生产线上应用视觉检测技术,实现产品的自动检测和质量控制
2
智能制造:在生产线上应用视觉检测技术,实现产品的自动检测和质量控制
3
自动驾驶:结合图像识别、视频分析等技术,实现车辆的自主导航和驾驶决策
4
医疗影像分析:辅助医生进行疾病诊断,提高诊断的准确性和效率
5
智能家居:通过智能摄像头和语音识别技术,实现家居设备的智能化控制和人机交互
机器人视觉技术进步和未来趋势
近年来,深度学习算法在视觉领域取得了显著成果,如卷积神经网络(CNN)在图像分类、目标检测、人脸识别等方面的优异表现5。计算能力的提升
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特别是GPU和TPU等专用硬件的发展,进一步推动了视觉技术的发展5。未来,算法优化和多模态融合将成为重要的研究方向,实现更智能、更全面的感知能力5。
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机器人视觉图像特征的选择问题
视觉伺服的性能密切依赖于所用的图像特征,特征的选择不仅要考虑识别的指标,还要考虑控制指标。从控制的观点看,用冗余特征可抑制噪声的影响,提高视觉伺服的性能,但又会给图像处理增加难度。
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因此如何选择性能优的特征,如何处理特征以及如何评价特征,都是需要进一步研究的问题。针对任务有时可能需要从一套特征切换到另一套,可以考虑把全局特征与局部特征结合起来。
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